[发明专利]基于CNN-XGBoost-GA模型的集成电路沉积膜厚预测方法在审
| 申请号： | 202310652271.4 | 申请日： | 2023-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN116662809A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 陈一宁;蔡宇;史雨萌;高大为 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/126 |
| 代理公司： | 杭州五洲普华专利代理事务所(特殊普通合伙) 33260 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 310000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于CNN‑XGBoost‑GA模型的集成电路沉积膜厚预测方法，通过运用CNN的卷积层和池化层对提取的集成电路沉积膜特征数据集做归一化、卷积和池化处理，并按预设比例将池化后集成电路沉积膜特征数据集内所有数据随机划分为训练集、测试集和验证集，将用训练集、测试集和验证集训练验证处理后的XGBoost模型作为初始集成电路沉积膜厚预测模型，而后用GA算法对初始集成电路沉积膜厚预测模型做超参数优化，将具有全局最优解超参数的超参数优化后集成电路沉积膜厚预测模型作为最终的集成电路沉积膜厚预测模型，利用最终的集成电路沉积膜厚预测模型预测集成电路沉积膜厚，从而高效率且精准预测集成电路制造中膜厚沉积过程的薄膜厚度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn xgboost ga 模型 集成电路 沉积 预测 方法 | ||
【主权项】：
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